Diapositivas de presentación de powerpoint de científico de datos
La ciencia de datos es un área de estudio que combina la experiencia de dominio, las habilidades informáticas y la comprensión matemática y estadística para extraer información valiosa de los datos. Aquí hay una plantilla de científico de datos diseñada con perspicacia que ayudará en gran medida a las empresas a presentar una descripción general de su escenario actual y evaluar la necesidad de adoptar la ciencia de datos. Además, contiene información sobre los requisitos de la adopción de la ciencia de datos, el ciclo de vida y las fases de la ciencia de datos y los componentes críticos de la ciencia de datos. Además, esta plantilla de científico de datos incluye las herramientas de ciencia de datos como SAS, Apache Spark, Excel, Tableau, NLP y TensorFlow, junto con este papel de la ciencia de datos en la toma de decisiones. Además, este módulo destaca la diferencia entre la ciencia de datos y otras herramientas, el flujo de trabajo de la ciencia de datos, los roles laborales en la ciencia de datos y las principales aplicaciones de ciencia de datos, como atención médica, logística, finanzas, aerolíneas y negocios. Por último, esta plantilla consta de una lista de verificación, un cronograma, una hoja de ruta, un plan de 30-60-90 días, un tablero y los impactos de la integración de la ciencia de datos en la organización. Personaliza ahora esta plantilla 100 % editable.
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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:
Esta plataforma completa cubre varios temas y destaca conceptos importantes. Tiene diapositivas PPT que se adaptan a las necesidades de su negocio. Esta presentación de plataforma completa enfatiza las diapositivas de presentación de Powerpoint para científicos de datos y tiene plantillas con imágenes de fondo profesionales y contenido relevante. Esta plataforma consta de un total de ochenta y dos diapositivas. Nuestros diseñadores han creado plantillas personalizables, teniendo en cuenta su conveniencia. Puede editar el color, el texto y el tamaño de fuente con facilidad. No solo esto, también puede agregar o eliminar el contenido si es necesario. Obtenga acceso a esta presentación completa totalmente editable haciendo clic en el botón de descarga a continuación.
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Contenido de esta presentación de Powerpoint
Diapositiva 1 : esta diapositiva presenta al científico de datos. Indique el nombre de su empresa y comience.
Diapositiva 2 : Esta es una diapositiva de Agenda. Indique sus agendas aquí.
Diapositiva 3 : Esta diapositiva presenta la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 4 : esta es otra diapositiva que continúa con la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 5 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 6 : Esta diapositiva presenta la situación actual de nuestro negocio al mostrar la proporción de datos estructurados y no estructurados almacenados en la base de datos.
Diapositiva 7 : esta diapositiva muestra cómo los datos no estructurados están causando desafíos y cómo la ciencia de datos ayudará a brindar soluciones.
Diapositiva 8 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 9 : Esta diapositiva representa la necesidad de la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 10 : esta diapositiva muestra los beneficios de la ciencia de datos para la organización.
Diapositiva 11 : esta diapositiva presenta el papel de la ciencia de datos en la toma de decisiones e incluye la recopilación y adquisición, el almacenamiento, la limpieza de datos, etc.
Diapositiva 12 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 13 : esta diapositiva muestra los requisitos previos para la ciencia de datos que incluyen conocimiento de aprendizaje automático, modelado, estadística, base de datos y lenguajes de programación.
Diapositiva 14 : esta diapositiva representa las habilidades que el científico de datos debe tener antes de implementar la ciencia de datos.
Diapositiva 15 : esta es otra diapositiva que muestra que el científico de datos debe tener habilidades antes de implementar la ciencia de datos.
Diapositiva 16 : Esta diapositiva presenta la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 17 : esta diapositiva describe el ciclo de vida de la ciencia de datos, que incluye etapas como problemas comerciales predefinidos, adquisición de información, etc.
Diapositiva 18 : esta diapositiva muestra la primera fase de la ciencia de datos que consiste en comprender los problemas comerciales y los hechos que se incluyen en esta fase.
Diapositiva 19 : esta diapositiva representa la fase de preparación de datos de la ciencia de datos, incluidas sus diversas etapas, como datos sin procesar, datos estructurados, preprocesamiento de datos, EDA, etc.
Diapositiva 20 : esta diapositiva muestra la adquisición de información en la fase de preparación de datos.
Diapositiva 21 : Esta diapositiva presenta la fase de planificación del modelo en la ciencia de datos y muestra sus herramientas, como SQL Analysis Service, R y SAS/ACCESS.
Diapositiva 22 : esta diapositiva muestra el análisis exploratorio de datos en la fase de planificación del modelo de la ciencia de datos y sus diversas etapas y razones.
Diapositiva 23 : esta diapositiva muestra varias herramientas que podrían ayudar en el modelado de datos, como SAS Enterprise Miner, SPCS Modeler, MATLAB, etc.
Diapositiva 24 : esta diapositiva representa la fase operativa de la ciencia de datos y las tareas que se realizan en esta fase.
Diapositiva 25 : Esta diapositiva muestra la última fase de la ciencia de datos y en esta fase, todos los hallazgos clave se comunican a las partes interesadas.
Diapositiva 26 : Esta diapositiva presenta cómo los científicos de datos a lo largo del proyecto gestionan los datos hasta su finalización.
Diapositiva 27 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 28 : esta diapositiva muestra las principales herramientas que se utilizan en la ciencia de datos, que incluyen SAS, Apache Spark, Excel, etc.
Diapositiva 29 : esta diapositiva representa el sistema de análisis estadístico utilizado en la ciencia de datos para la gestión y el modelado de datos.
Diapositiva 30 : esta diapositiva muestra la herramienta Apache Spark utilizada en la ciencia de datos y sus funciones, como velocidad, reutilización, análisis avanzado, etc.
Diapositiva 31 : esta diapositiva presenta la herramienta de Excel utilizada en la ciencia de datos y su uso junto con sus características.
Diapositiva 32 : esta diapositiva muestra la herramienta utilizada en la ciencia de datos y sus características, como vistas de licencias, suscripción de otros, etc.
Diapositiva 33 : esta diapositiva muestra Herramientas para la ciencia de datos: kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK).
Diapositiva 34 : esta diapositiva representa la herramienta TensorFlow utilizada en Data Science, y sus características incluyen flexibilidad, columnas, visualizador, etc.
Diapositiva 35 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 36 : Esta diapositiva presenta la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos según el conjunto de habilidades, el alcance, la exploración y los objetivos.
Diapositiva 37 : Esta diapositiva muestra la diferencia entre Business Intelligence y Data Science en función de factores como el concepto, el alcance, los datos, etc.
Diapositiva 38 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 39 : Esta diapositiva representa las tareas realizadas por el analista comercial y cómo será útil para mejorar las operaciones comerciales.
Diapositiva 40 : esta diapositiva muestra las responsabilidades y habilidades que deben poseer los ingenieros de datos.
Diapositiva 41 : esta diapositiva presenta las tareas realizadas por un administrador de base de datos y las habilidades que debe poseer.
Diapositiva 42 : esta diapositiva muestra las tareas y habilidades del ingeniero de aprendizaje automático, incluido un conocimiento profundo del aprendizaje automático, los algoritmos de ML y Python y C++.
Diapositiva 43 : esta diapositiva muestra las tareas realizadas por los científicos de datos en ciencia de datos y sus habilidades.
Diapositiva 44 : esta diapositiva representa los diferentes tipos de científicos de datos, incluidos los expertos verticales, los gerentes de DS estadísticos, los generalistas, etc.
Diapositiva 45 : Esta diapositiva muestra las tareas del arquitecto de datos en proyectos de ciencia de datos y sus habilidades.
Diapositiva 46 : Esta diapositiva presenta las tareas realizadas por un estadístico en ciencia de datos y sus habilidades, como minería de datos, computación distributiva, etc.
Diapositiva 47 : Esta diapositiva muestra las tareas realizadas por el analista comercial y cómo será útil para mejorar las operaciones comerciales.
Diapositiva 48 : esta diapositiva muestra las tareas realizadas por un administrador de datos y análisis y las habilidades que debe tener.
Diapositiva 49 : esta diapositiva representa la matriz RACI para la ciencia de datos y las tareas realizadas por analistas de datos, ingenieros de datos, científicos de datos, etc.
Diapositiva 50 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca la lista de verificación para la integración eficaz de la ciencia de datos en los negocios.
Diapositiva 51 : Esta diapositiva presenta la Lista de verificación para la integración eficaz de la ciencia de datos en los negocios.
Diapositiva 52 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca el cronograma para la implementación de la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 53 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca el cronograma para la implementación de la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 54 : esta diapositiva representa la tabla de contenido que destaca la hoja de ruta para integrar la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 55 : esta diapositiva muestra la hoja de ruta para integrar la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 56 : Esta diapositiva presenta la tabla de contenido que destaca el plan de 30-60-90 días para la implementación de la ciencia de datos.
Diapositiva 57 : esta diapositiva muestra un plan de 30-60-90 días para la implementación de la ciencia de datos.
Diapositiva 58 : esta diapositiva muestra el panel para la implementación de la ciencia de datos.
Diapositiva 59 : esta diapositiva representa el tablero para la integración de datos en el negocio y muestra detalles en tiempo real sobre gastos, ganancias, porcentaje de márgenes, etc.
Diapositiva 60 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca los impactos de la integración de la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 61 : Esta diapositiva presenta los impactos de la integración de la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 62 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 63 : esta diapositiva muestra los dominios en los que la ciencia de datos crea su impresión.
Diapositiva 64 : esta diapositiva representa la ciencia de datos en los departamentos de atención médica y sus beneficios de diferentes maneras.
Diapositiva 65 : esta diapositiva muestra la ciencia de datos en el departamento de logística y transporte.
Diapositiva 66 : Esta diapositiva presenta el papel de la ciencia de datos en las aerolíneas y sus beneficios que cubren la gestión de ingresos y la planificación de rutas.
Diapositiva 67 : Esta diapositiva muestra la aplicación de la ciencia de datos en organizaciones financieras y sus beneficios.
Diapositiva 68 : esta diapositiva muestra la aplicación de la ciencia de datos en los negocios y sus beneficios.
Diapositiva 69 : esta diapositiva muestra iconos para el científico de datos.
Diapositiva 70 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 71 : esta diapositiva se titula Diapositivas adicionales para avanzar.
Diapositiva 72 : Esta diapositiva representa el significado de la ciencia de datos y cómo esta innovación es útil en las empresas que desarrollan sistemas de IA.
Diapositiva 73 : Esta diapositiva muestra los componentes críticos de la ciencia de datos, como datos, programación, estadísticas, etc.
Diapositiva 74 : Esta diapositiva contiene Rompecabezas con íconos y texto relacionados.
Diapositiva 75 : esta diapositiva proporciona un plan de 30 60 90 días con cuadros de texto.
Diapositiva 76 : esta es una diapositiva de generación de ideas para exponer una nueva idea o resaltar información, especificaciones, etc.
Diapositiva 77 : Esta es una diapositiva de la línea de tiempo. Mostrar datos relacionados con los intervalos de tiempo aquí.
Diapositiva 78 : Esta diapositiva muestra Post-It Notes. Publique sus notas importantes aquí.
Diapositiva 79 : Esta diapositiva describe el gráfico combinado con la comparación de dos productos.
Diapositiva 80 : Esta es la diapositiva Nuestro objetivo. Indique los objetivos de su empresa aquí.
Diapositiva 81 : esta diapositiva presenta la hoja de ruta con cuadros de texto adicionales.
Diapositiva 82 : Esta es una diapositiva de agradecimiento con dirección, números de contacto y dirección de correo electrónico.
Diapositivas de presentación de powerpoint de científico de datos con las 87 diapositivas:
Utilice nuestras diapositivas de presentación de Powerpoint para científicos de datos para ayudarlo de manera efectiva a ahorrar su valioso tiempo. Están listos para encajar en cualquier estructura de presentación.
FAQs
Data science plays a crucial role in decision-making as it involves collecting and acquiring data, storing and cleaning it, and using various tools and techniques to analyze it. The insights derived from data can help organizations make informed decisions and gain a competitive advantage in their respective markets.
The prerequisites for data science include a strong knowledge of machine learning, modelling, statistics, database management, and programming languages. Having expertise in these areas can help individuals excel in data science and make meaningful contributions to their organizations.
The data science life cycle consists of several phases, including understanding business problems, information acquisition, data preparation, model planning, operationalization, and communication. Each phase has its own set of tasks and goals that are essential for successful data science projects.
Some of the top tools used in data science include SAS, Apache Spark, Excel, TensorFlow, and Natural Language Toolkit (NLTK). These tools offer a range of features, such as data management, modelling, visualization, and advanced analytics.
While data science and data analytics share some similarities, they differ in terms of their scope, skillset, exploration, and goals. Data science is more focused on developing predictive models and algorithms to solve complex business problems, whereas data analytics involves extracting insights from data to inform decision-making.
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Excellent template with unique design.
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Excellent work done on template design and graphics.